Sisältö. Tosiaikajärjestelmät Luento 9: Moniprosessorijärjestelmät. Järjestelmämalli. Keskeiset kysymykset
|
|
- Tiina Pesonen
- 8 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Tosaajärjestemät Luento 9: Monprosessorjärjestemät Tna Nander Lu: Rea-Tme Systems uu 9 Ssätö Järjestemäma monprosessorone hajautettu järjestemä Päästä-päähän Tehtävän töden jao prosessoree Resurssen jaautumnen prosessoree Prosessoren vänen ommunont Tehtäven sjotteu prosessoree Monprosessoren prorteettatto (MPCP) Gobaa synronont Keseset ysymyset Töden sjotteu Resurssen hanta ja varaus Prosessoren yhtenen tateto P P : + on suortettavana osttan moemma prosessorea. Resurssa tarvtseva osa suortetaan ana resurssn anssa samassa paassa Järjestemäma Monprosessorone tuast ytetty (tghty couped) gobaa tateto saatava vähn ustannusn Hajautettu järjestemä öyhäst ytetty (oosey couped) gobaan tatedon saant on asta Tavanen PC on man annata monprosessorone CPU ja evy erset prosessort Järjestemäma Prosessort uan prosessora oma vuorotusmeansm, resurssen hanta ja synronont Prosessort ovat denttset, jos ne vodaan vahtaa esenään Kun prosessort evät oe denttset, vo tehtävän suortusaa vahdea sjotuspaan perusteea Prosessen vänen yhtestomnta töden vuorotusessa edeyttää gobaaa tatetoa Er menetemät tarvtsevat eraa tuota tetoa Menetemen vertau perustuu tarvttavan tedon määrään ja menetemän rppuvuuteen tedon saatavuudesta Päästä-päähän tehtävä Veraee usea prosessorea ja jaautuu usesn töhn, jota etjutettu (,5] (5,8] (8,] Esm. ennonvavonnassa uuden entooneen saapumnen ) retnasenta tutatedon perusteea (sgnaaprosessor) ) retttedon taennus dataprosessora 3) retttedon vertaamnen muhn taennettuhn rettehn (dataprosessor) (,4] (4,7]
2 Päästä-päähän tehtäven osatöden sjotteu prosessoree Mannetaan tehtävät teoreettsten ja sovetuven töden jaotteumaen avua Yhden tehtävät perääset työt suortetaan er prosessorea (man oetus) Vahtoehtoset mat Job shop: Töden vässä vahdetaan prosessora vapaast, järjestysestä rppumatta Fow shop: Kaen tehtävät noudattavat samaa prosessor järjestystä töden edetessä maa on äyttöä mm. sjotettaessa hmsä ja työtehtävä, tapaamsa ooushuonesn, tötä prosessoree jne. Ratasuagortmeja on useta erasa Yesessä tapausessa ratasu on NP-täydenen Yenen jaotteuongeman uvaus Syöte: suunnattu sytön vero G=(V,E), jona somut uvaavat tötä ja aaret nden suortusten perääsyyttä. Kaar (u,v) uvaa, että työn u ptää vamstua ennen työtä v. Ongema: Manen töden sjotteu ja ajotus suorttaa a uvatut tehtävät mnmoden (optmoden) joo prosessoren määrän ta äytettävän ajan? Töden uu paveupsteeä on rajotettu apasteett Työt suortetaan ys erraaan, seuraava saa aottaa vasta edesen vamstuttua Job shop yenen sjotteuma Parametrt: tehtävät (tass) j työt (jobs), tehtävän ssäsä prosessort (e,j, työn suortusen esto) Esmer: Työ Työ Työ 3 Tehtävä Tehtävä 7 Tehtävää on as työtä, jota suortetaan prosessorea 5 ja 6. Tehtävää on ome työtä, jota suortetaan vastaavast prosessorea,7 ja. Fow shop - ma Fow shop on job shop -maa rajotetump, osa Kaen tehtäven töden järjestys noudattaa samaa prosessorsevenssä. Töden suortusajat vovat vahdea, mutta prosessoren äyttöjärjestys e. Jos joan tehtävää e oe työtä tetye prosessore, se mannetaan noan mttasena suortusaana. Edetäjyysvaatmus on vastaava un job shop massa: työ - prosessora - on vams ennen un työ prosessora vo aaa. Tosaasuuden säyset Tehtävä on aarajoja Gobaa aotusaa (end-to-end reease tme) on ensmmäsen työn aotushet Gobaa taaraja (end-to-end deadne) on vmesen työn taaraja Väajoa e oe snänsä mertystä onnstumsee Tehtävät vovat oa jasosa Vahtoehtonen mannustapa Tarasteaan tanne e tehtäven vaan resurssen näövnestä (MPCP ma) P P : + vodaan suorttaa yhtenä tehtävänä, joa tarvtsee myös etäresursseja (ns. gobaa rttnen oso)
3 Maen erot: Päästä-päähän ma: Ys työ van yhdeä prosessora MPCP ma: Työ vo äyttää myös gobaaeja resursseja ns. gobaan rttsen oson autta. HUOM: työ e saa rttsen osonsa aana äyttää un yhden prosessorn oaaeja resursseja Ssätö Järjestemäma monprosessorone hajautettu järjestemä Päästä-päähän Tehtävän töden jao prosessoree Resurssen jaautumnen prosessoree Prosessoren vänen ommunont Tehtäven sjotteu prosessoree Monprosessornen prorteettatto (MPCP) Gobaa synronont Tehtäven sjotteu Peästään suortusaojen perusteea Loerontongema (Bn-pacng) Frst-Ft (ta RMFF, Rate-Monotonc-Frst-Ft) RMST (Rate-Monotonc Sma Tass) Huomodaan säs ommunontvpeet Integer Lnear Programmng Näden säs muaan resursspau Graph Parttonng Loerontongema Mten sjoteaan saadut paat mahdosmman taoudesest annettuhn oerohn? Loeron oo nteä vahteeva, rppuu esm. sjotettujen uumäärästä Mnmodaan tarvttaven oeroden määrä! Optmaanen ratasu on yesessä tapausessa NP-täydenen Hyvä heurstsa menetemä oemassa (mm. Frst- Ft) Frst-Ft Loerontongeman heurstnen ratasu Sjoteaan paat oerohn satunnasessa järjestysessä Kun paa atetaan ensmmäsen oeroon, johon se veä sop Jos paa e sov jo äytössä oevn oerohn, otetaan uus oero Tehtäven sjotteu prosessoree MPCP-ma Loeron oo on äyttöasteen masm uten ajotettavuusanayysssä Sjotetaven paoden oo on unn tehtävän tarvtsema äyttöaste Jos prosessoren määrä nteä m, nn Frst-ft öytää ana ajotusen van un sjotetaven töden yhteenasettu äyttöaste on orentaan U FF = m( / ) = 0. 44m 3
4 RMFF agortm Frst Ft muunnema Rate-monotonc ajotus prosessorea Käytetään oeron oon yärajana RM:n taraa yärajaa u + U n( / n ) Järjestetään työt jason ptuusen perusteea: Lyhmmät ensn Tämä on njassa RM:n prorsonnn muaan T 0 RMFF (p,e) u (,) (.5,0.) (3,) (4,) 0.50 (4.5,0.) 0.0 (5,) 0.00 (6,) 0.67 (7,) 0.43 (8,) 0.5 (8.5,0.) 0.0 (9,) 0. Sjotteujärjestys on numerojärjestys P U = <.000 U = < 0.88 X U = > URM n( / n ) määrä U RM T 0 RMFF (p,e) u (,) (.5,0.) (3,) (4,) 0.50 (4.5,0.) 0.0 (5,) 0.00 (6,) 0.67 (7,) 0.43 (8,) 0.5 (8.5,0.) 0.0 (9,) 0. Jatetaan tehtävästä P U = X U = > U = 0.56 < X U = 0.76 > P U = <.000 U = < 0.88 X U = > T 0 RMFF (p,e) u (,) (.5,0.) (3,) (4,) 0.50 (4.5,0.) 0.0 (5,) 0.00 (6,) 0.67 (7,) 0.43 (8,) 0.5 (8.5,0.) 0.0 (9,) 0. Jatetaan tehtävästä P U = 0.56 U = 0.79 < U = 0.74 < P U = U = 0.76 < P3 U = 0.00 <.000 U = 0.35 < 0.88 U = < RMST agortm Rate-Monotonc Sma Tass (RMST) Hyödyntää RM:n äyttäytymstä harmoonsten jasojen anssa. Kun tehtäven jasojen ptuudet yhmmän monertoja, nn äyttöasteen masm asvaa merttäväst (jopa yöseen) Työt sjoteaan jasonptuudesta asetun arvon X määräämässä suuruusjärjestysessä X = og p og p RMST agortm Ajotettavuusehto prosessore on Työt ovat sjotetavssa m:e prosessore, jos työuormasta asettu äyttöaste on penemp un U RMST ( n, ζ n), mssä = max X mn X u + U max ζ ( m ) ( umax ) + n, un > = m mssä u max on töden suurn ysttänen äyttöaste 4
5 T 0 (p,e) (,) (.5,0.) (3,) (4,) (4.5,0.) (5,) (6,) (7,) (8,) (8.5,0.) (9,) RMST u X T 0 (p,e) (,) (4,) (8,) (8.5,0.) (4.5,0.) (9,) (.5,0.) (5,) (3,) (6,) (7,) u X T 0 RMST (p,e) u X (,) (4,) (8,) (8.5,0.) (4.5,0.) (9,) (.5,0.) (5,) (3,) (6,) (7,) P U = < U = < U = < 0 U = < X U = > 0.88 T 0 RMST (p,e) u X (,) (4,) (8,) (8.5,0.) (4.5,0.) (9,) (.5,0.) (5,) (3,) (6,) (7,) P U = U = < P U = 0.0 < U = 0.33 < U = 0.73 < U = < U = < 0.7 P3 U = 0.67 < U = 0.30 < RMFF: Esmeren vertau P (U= 0.74):,,,, 0 P (U=0.583):,, P3 (U=0.436):,, 0 RMST: P (U= 0.887):,,, 0 P (U=0.706):,,,, P3 (U=0.30):, Kommunontvpeet muaan Edeä tehtäven sjotteuun prosessorea vautt van tehtäven suortusaa Kommunont prosessorn ssää on merttäväst havempaa un prosessoren vää, joten tehtävät annattaa sjottaa sten, että prosessoren vänen ommunontustannus mnmodaan. Tavotteena ss osttaa tehtäven vero! Kommunontvpeet muaan Veron ostuseen (ta oeammn muodostettaven osen västen ustannusten mnmontn) vodaan äyttää esm. Integer Lnear Programmng menetemää. 0 5
6 Ostus aavona Syötteet:,j =,...,n Tehtävän T äyttöaste u :nnen oson (prosessorn) masäyttöaste U Tehtäven T ja T j väset ustannuset C,j ommunontustannus jos er osohn,j nterferenssn ustannus, jos samaan osoon Muodostetaan 0/ matrs A, sten että A, on, jos T on sjottu :nteen osoon, muuten arvo on 0 (=,.., n ja =,...,m) Ostusen aavat jatuu Rajotteet (arvoe matrsssa): Satut arvot 0 ja A = 0, m Tehtävä van yhdessä osossa Oson äyttöaste satussa rajossa, =,.., n; =,.., m = A =,,.., n, = u A U,,.., m Mnmotava ustannusfunto n n m m Ctota = ( δ, j ) A, Aj, [ C, j ( δ, ) + ι, jδ, ], = j= = = mssä δ a, b n =, = =, un a = b ja 0, un a b Ssätö Järjestemäma monprosessorone hajautettu järjestemä Päästä-päähän Tehtävän töden jao prosessoree Resurssen jaautumnen prosessoree Prosessoren vänen ommunont Tehtäven sjotteu prosessoree Monprosessornen prorteettatto (MPCP) Gobaa synronont Paanen vuorotus Paasest prosessor vo huomoda gobaaen (täää sjatseven) resurssen äyttäjät Mutprosessor Prorty-Ceng Protoco (MPCP) Gobaaen resurssen äyttäjät (työt) sjotetaan omaan prorteettaueeseensa paasest suortettaven töden yäpuoee MPCP monprosessoren prorteettatto menetemä Resursspaun aheuttama estymsaa Paanen odotus (oca bocng tme) Paanen rrotusvve (oca preempton deay) syynä muuata tuut varaaja paasee resursse, oreamp pro Etäresurssn odotus (remote bocng tme) Etärrotusen vve (remote preempton tme) syynä tonen muuata tuut varaaja, joa oreamp prorteett un tseä Vvästetty odotus (deferred bocng tme) syynä paasen oreampprorteettsen oema odotus MPCP -esmer : [X;0.5][G;.0][G3;0.4]; e,l =.0 : [G;0.][G;0.5]; 4p = p 3 : [X;][G;.0][X;0.][G;.0][X;0.][X;0.] : [X;.0][X;.0][X;8.0][G3;0.7];.5p 4 =p 3 :[G3;0.6][G3;.0]; p 5 =.5p 3 :[G;5.0][G;0.3] :[G;.0] :n oonasvve a) Pa. od. 8 () b) Pa. rr. 5.3 (&) c) Etä od. *5 (&) d) Etä rr. 9 () e) Vv. od. () Yht : 49.3 (Kaavat rjassa s ) P P X G3 G G P3 6
7 Gobaa synronont Mten varmstutaan töden ja tehtäven oeasta ajottamsesta y prosessoren? Päästä- päähän massa seuraava työ saa aaa vasta edesen vamstuttua Vastaava rajotusa vo oa tehtäven vää myös MPCP-massa Prosessor saa ssäsest vuorottaa tehtävät hauamaaan tavaa Gobaa synronont Ahne synronoja (greedy synchronzaton) Synronontsgnaa edesen päätyttyä Vaheen muoaus (Phase-Modfcaton) Vvästetään seuraavaa edesen masmajaa Muunnettu vaheen muoaus Vvästetty aotusaa ja synronontsgnaa Myöhemmn saapunut määrä aotusheten Aotusen vartont (Reease Guard) Synronontsgnaa, mahdonen aotusaa jason ptuuden päässä edesestä ta un prosessor tuee vapaas (vrt. sporadnen paven) Prorteett osatöe? Päästä-päähän tehtävä on aotus- ja opetusajat seä prorteett Mten nämä ajat ja prorteett jaetaan osatehtäve? Mten jaetaan tehtävään T ssätyvä jousto osatöe T,? Deadne-assgnment Agorthms Deadne assgnment - vahtoehtoja Utmate Deadne (UD) UD = D, Effectve Deadne (ED) n( ) ED, = D e, = + Proportona Deadne (PD) PD D e / e, = Normazed Proportona Deadne (NPD) NPD,,,, = D n( ) = e, ( U V, e U( V ) ) Yhteenvetona Vattava ma vauttaa äytettävn menetemn ja oputa myös toteutetun järjestemän suortusyyyn Päästä-päähän mannus sop hyvn tanteeseen, jossa vähän mutta ptä rttsä aueta MPCP (rttnen suortus resurssn prosessora) sop tanteeseen, jossa pajon hyvn yhytä rttsä aueta 7
Tosiaikajärjestelmät Luento 9: Moniprosessorijärjestelmät
Tosiaikajärjestelmät Luento 9: Moniprosessorijärjestelmät Tiina Niklander Liu: Real-Time Systems luku 9 Sisältö Järjestelmämalli moniprosessorikone hajautettu järjestelmä Päästä-päähän Tehtävän töiden
Jaetut resurssit. Tosiaikajärjestelmät Luento 5: Resurssien hallinta ja prioriteetit. Mitä voi mennä pieleen? Resurssikilpailu ja estyminen
Tosakajärjestelmät Luento : Resurssen hallnta ja prorteett Tna Nklander Jaetut resursst Useat tapahtumat jakavat ohjelma-/lattesto-olota, jossa kesknänen possulkemnen on välttämätöntä. Ratkasuja: Ajonakanen
Tchebycheff-menetelmä ja STEM
Mat-2.142 Optmontopn semnaar K-2000 Montavoteopmont Semnaarestelmän tvstelmä Pentt Säynätjo 22.3.2000 Tchebycheff-menetelmä ja STEM 1. Johdanto Tchebycheff-menetelmä ja STEM ovat vuorovauttesa montavoteoptmontmenetelmä.
Tosiaikajärjestelmät Luento 12: Kertaus
582425 Tosaajärjestelmät Luento 12: Kertaus Tna Nlander Kevät 2006 Kurssn raenne: ylesuva... Johdanto (Lu 1-3) Jasollsuus ja jasotettavuus (Lu 7) Resursst (Lu 8) Sanomen vuorotus verossa (Lu 11) Monprosesst
Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus diskreettiin matematiikkaan (Syksy 2008) 4. harjoitus Ratkaisuja (Jussi Martin)
Matematan ja tlastoteteen latos Johdatus dsreettn matemataan (Sysy 28 4. harjotus Ratasuja (Juss Martn 1. Kertomus Hotell Kosmosesta jatuu: Hotellyhtymän johdolta tul määräys laata luettelo asta mahdollssta
Flow shop, työnvaiheketju, joustava linja, läpivirtauspaja. Kahden koneen flow shop Johnsonin algoritmi
Flow shop önvaheeju jousava lnja läpvrauspaja Flow shopssa önvaheden järjess on sama alla uoella Kosa vahea vo edelää jono vova ö olla vaheleva ja ö vova ohaa osensa äl ö evä oha osaan puhuaan permuaaoaaaulusa
Frégier'n lause. Simo K. Kivelä, P B Q A
Smo K. Kvelä, 13.7.004 Fréger'n lause Tosen asteen ärllä ellpsellä, paraaelella, hperelellä ja nden erostapauslla on melonen määrä snertasa säännöllssomnasuusa. Eräs tällanen on Fréger'n lause: Oloon P
15.8.2005 KUORMITUSKÄYRÄSTÖT... 16 5. VALMISTUS JA LAADUNVALVONTA... 17
SUUNNITTELUOHJE 1 () SISÄLLYS 1. YLEISTÄ... 1.1 ESIJÄNNITETTY TERÄSBETONI-YHDISTELMÄRAKENNE... 1.1.1 LBL-pa... 1.1. LB-pa... 1. KÄYTTÖKOHTEET... 1. REUNA- JA KESKIPALKKITYYPIT.... LIITOSTAVAT... 7.1 LIITOS
1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä
Johdatus dskreettn matematkkaan Harjotus 3, 30.9.2015 1. Luvut 1, 10 on latettu ympyrän kehälle. Osota, että löytyy kolme verekkästä lukua, joden summa on vähntään 17. Ratkasu. Tällasa kolmkkoja on 10
4. A priori menetelmät
4. A pror menetelmät 4. Arvofunkto-menetelmä 4.2 Lekskografnen järjestämnen 4.3 Tavoteohjelmont Tom Bäckström Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 4. Arvofunkto-menetelmä Päätöksentekjä antaa eksplsttsen
Tchebycheff-menetelmä ja STEM
Tchebycheff-menetelmä ja STEM Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 1. Johdanto Tchebycheff- ja STEM-menetelmät ovat vuorovakuttesa menetelmä evät perustu arvofunkton käyttämseen pyrkvät shen, että vahtoehdot
Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt
FYSP103 / 1 KAASUTUTKIMUS Työn tavotteta havannollstaa deaalkaasun tlanyhtälöä oppa, mten lman kosteus vakuttaa havattavn lmöhn ja mttaustuloksn kerrata mttauspöytäkrjan ja työselostuksen laatmsta Luento-
menetelmän laskennalliset tekniikat Epäkäyvän kantaratkaisun parantaminen
Smpex-menetemän menetemän askennaset teknkat 8. ento: Prmaa-smpex S ysteemanayysn Laboratoro Teknnen korkeako Matemaattsten agortmen ohemont Kevät 8 / Epäkäyvän kantaratkasn parantamnen. vaheen yenen smpex-menetemä
Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan
Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematkkaan Informaatoteknologan tedekunta Jyväskylän ylopsto 4. luento 24.11.2017 Neuroverkon opettamnen - gradenttmenetelmä Neuroverkkoa opetetaan syöte-tavote-parella
VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 24: Usean vapausasteen vaimenematon ominaisvärähtely osa 2
/ ÄRÄHELYMEKANIIKKA SESSIO : Usea vapausastee vaeeato oasvärähtely osa MONINKERAISE OMINAISAAJUUDE Sesso MS oreeratu oasuodo { lasetaeetelässä oletett, että o ysertae oasulataauus. arastellaa velä tapausta,
VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 23: Usean vapausasteen vaimenematon ominaisvärähtely osa 1
/ VÄRÄHTELYEANIIA SESSIO : Usean vapausasteen vaeneaton onasvärähtely osa JOHDANTO Usean vapausasteen systeen leyhtälöt ovat ylesessä tapausessa uotoa [ ]{ & } [ C]{ & } [ ] { } { F} & ( un vaennusta e
MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.
MS-A0205/MS-A0206 Dfferentaal- ja ntegraallaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Penmmän nelösumman menetelmä. Jarmo Malnen Matematkan ja systeemanalyysn latos 1 Aalto-ylopsto Kevät 2016 1 Perustuu Antt
KUNTIEN ELÄKEVAKUUTUS 30.10.2008 VARHAISELÄKEMENOPERUSTEISESSA MAKSUSSA 1.1.2009 LÄHTIEN NOUDATETTAVAT LASKUPERUSTEET
KUNTIN LÄKVKUUTU 328 VRHILÄKMNORUTI MKU 29 LÄHTIN NOUDTTTVT LKURUTT Valtuusuta ahstaa arhaseläemeoperustese masu eaode yhtesmäärä uodelle euromääräsest Tämä ahstettu masu o samalla lopullste masue yhtesmäärä
VERKKOJEN MITOITUKSESTA
J. Vrtamo 38.3141 Telelkenneteora / Verkon mtotus 1 VERKKOJEN MITOITUKSESTA 1. Prkytkentäset verkot Lnkken kapasteetten (johtoja/lnkk) määräämnen sten, että verkon kokonaskustannukset mnmotuvat, kun päästä-päähän
Painokerroin-, epsilon-rajoitusehtoja hybridimenetelmät
Panokerron-, epslon-rajotusehtoja hybrdmenetelmät Optmontopn semnaar - Kevät 000 / Estelmän ssältö Ylestä jälkkätespreferenssmenetelmstä Panokerronmenetelmä Epslon-rajotusehtomenetelmä Hybrdmenetelmä Esmerkkejä
Jaksolliset ja toistuvat suoritukset
Jaksollset ja tostuvat suortukset Korkojakson välen tostuva suortuksa kutsutaan jaksollsks suortuksks. Tarkastelemme tässä myös ylesempä tlanteta jossa samansuurunen talletus tehdään tasavälen mutta e
Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät
Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu Matematka a systeemaalyys latos Lueto 6 Luotettavuus Koherett ärestelmät Aht Salo Systeemaalyys laboratoro Matematka a systeemaalyys latos Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu
Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt
FYSP103 / 1 KAASUTUTKIUS Työn tavotteta havannollstaa deaalkaasun tlanyhtälöä oa, mten lman kosteus vakuttaa havattavn lmöhn ja mttaustuloksn kerrata mttausöytäkrjan ja työselostuksen laatmsta Luento-
2. Laskuharjoitus 2. siis. Tasasähköllä Z k vaipan resistanssi. Muilla taajuuksilla esim. umpinaiselle koaksiaalivaipalle saadaan = =
2 Lasuarjoitus 2 21 Kytentäimpedanssin asenta Mitä taroittaa ytentäimpedanssi? 5 ma:n suuruinen äiriövirta oasiaaiaapein vaipassa (uojoto) aieuttaa 1 mv:n suuruisen äiriöjännitteen 1 m:n mataa Miä on ytentäimpedanssin
Tehtävä 2 Todista luennoilla annettu kaava: jos lukujen n ja m alkulukuesitykset. ja m = k=1
Luuteoria Harjoitus 1 evät 2011 Alesis Kosi 1 Tehtävä 1 Näytä: jos a ja b ovat positiivisia oonaisluuja joille (a, b) = 1 ja a c, seä lisäsi b c, niin silloin ab c. Vastaus Kosa a c, niin jaollisuuden
7. Menetysjärjestelmät
lueto7.ppt S-38.45 Leeteora perusteet Kevät 25 Ssältö Kertausta: ysertae leeteoreette mall Posso-mall asaata, palvelota Sovellus vrtaava dataletee malltamsee vuotasolla Erlag-mall asaata, palvelota < Sovellus
Mat Lineaarinen ohjelmointi
Mat-.4 Lneaarnen ohelmont 8..7 Luento 6 Duaaltehtävä (kra 4.-4.4) S ysteemanalyysn Lneaarnen ohelmont - Syksy 7 / Luentorunko Motvont Duaaltehtävä Duaalteoreemat Hekko duaalsuus Vahva duaalsuus Täydentyvyysehdot
Mat Lineaarinen ohjelmointi
Mat-2.340 Lneaarnen ohjelmont 22..2007 Luento 0 Ssäpstemenetelmät ja kokonaslukuoptmont (krja 0.-0.4) Ssäpstemenetelmät luvut 8 ja 9, e tarvtse lukea Lneaarnen ohjelmont - Syksy 2007 / Luentorunko Sananen
PRS-xPxxx- ja LBB 4428/00 - tehovahvistimet
Vestntäjärjestelmät PRS-xPxxx- ja -tehovahvstmet PRS-xPxxx- ja - tehovahvstmet www.boschsecrty.f 1, 2, 4, ta 8 äänlähtöä (valnta 100 / 70 / 50 V:n lähdöstä) Äänenkästtely ja jokasen vahvstnkanavan vve
FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARISAATIO
FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARSAATO Työssä tutktaan valoaallon tulotason suuntasen ja stä vastaan kohtsuoran komponentn hejastumsta lasn pnnasta. Havannosta lasketaan Brewstern lan perusteella lasn tatekerron
Kurssin rakenne: yleiskuva Tosiaikajärjestelmät Luento 12: Kertaus. Tosiaikajärjestelmien luokittelu. Ohjausjärjestelmän malli.
8 Tosaajärjstlmät Lunto : Krtaus Tna Nlandr Kvät 006 Kurssn rann: ylsuva... Johdanto (Lu -3) Jasollsuus ja jasotttavuus (Lu 7) Rsursst (Lu 8) Sanomn vuorotus vrossa (Lu ) Monrossst (Lu 9) Tosaattoannat
Tietojen laskentahetki λ α per ,15 0,18 per ,15 0,18 per tai myöhempi 0,20 0,18
SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 6.3.07 (6) Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV. Täydennyskerron b 6 Nätä laskentakaavoja sovelletaan täydennyskertomen,
TIES592 Monitavoiteoptimointi ja teollisten prosessien hallinta. Yliassistentti Jussi Hakanen syksy 2010
TIES592 Montavoteoptmont ja teollsten prosessen hallnta Ylassstentt Juss Hakanen juss.hakanen@jyu.f syksy 2010 Interaktvset menetelmät Idea: päätöksentekjää hyödynnetään aktvsest ratkasuprosessn akana
( ) ( ) Tällöin. = 1 ja voimme laskea energiatason i. = P n missä
S-445 FYSIIKKA III (Sf) Sysy 4, LH Ratasut LHSf-* ohesen uvan esttämää systeemä Systeemssä on 5 huasta joden yhtenen energa on U = 6ε Kunn energatason degeneraatotejä on Olettaen, että systeem noudattaa
Täydennetään teoriaa seuraavilla tuloksilla tapauksista, joissa moninkertaisen ominaisarvon geometrinen kertaluku on yksi:
77 Aemmn oleen, eä mars A on dagonalsouva. Tällanen on lanne äsmälleen sllon, un joasen omnasarvon geomernen eraluu on sama un algebrallnen. Täydenneään eoraa seuraavlla uloslla apaussa, jossa monnerasen
Puupintaisen sandwichkattoelementin. lujuuslaskelmat. Sisältö:
Puupntasen sandwchkattoelementn lujuuslaskelmat. Ssältö: Sandwch kattoelementn rakenne ja omnasuudet Laatan laskennan kulku Tulosten vertalua FEM-malln ja analyyttsen malln välllä. Elementn rakenne Puupntasa
Aukkopalkin kestävyys
simeri 3 Auopain estävyys 1.0 Kuormitus Auopain ominaisuormat on esitetty aa oevassa uvassa. Tarasteaan paia ysiauoisena nivepäisenä paina. Seuraamusuoa on CC K FI 1,0 (ei esitetä asemassa). Tässä asemassa
Kuorielementti hum
Kuorelementt hum.. ämä estys e kuulu kurssvaatmuksn, vaan se on tarkottu asasta knnostunelle. arkastellaan tässä yhteydessä eaarsta -solmusta AIZ (Ahmad, Irons ja Zenkewcz, 970) kuorelementtä, jonka knematkka
Rahastoonsiirtovelvoitteeseen ja perustekorkoon liittyvät laskentakaavat. Soveltaminen
SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 0.4.05 Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV. Täydennyskerron b 6 Nätä perusteta sovelletaan täydennyskertomen,
Terveytemme Termisanasto ja tilastolliset menetelmät
Terveytemme Termsaasto a tlastollset meetelmät Termsaasto Tlastollset meetelmät Lädevtteet Termsaasto Elaaodote Estyvyys Ilmaatuvuus Iävaot Koortt Luottamusväl Mallvaot PYLL el potetaalsest meetetyt elvuodet
Kokonaislukutehtävien formulointeja ( ) 1.4) Mirko Ruokokoski S ysteemianalyysin. Laboratorio. Mirko Ruokokoski
Kokonaslukuthtävn formulonta (.-.4).4) 23..2008 Sovlltun matmatkan lsnsaattsmnaar Kvät 2008 / Ssälls Kokonaslukuthtävn formulonta Ertsst ärsttt oukot (spcal ordrd sts) Vahva formulont (strong formulaton)
Sekatuotantoverstas Job shop. Flow shop vs. Job shop Esko Niemi
Seauoanoversas Job shop Seauoanoversaassa öden reysä e ole rajoeu mllään avalla vaan ne vova ulea oman prosessnsa muases mnä ahansa oneden aua Tyypllsä omnasuusa: Tuoee ova vaheleva Työnvahee ja -vaheaja
Kokonaislukuoptimointi
Kokonaslukuotmont Robust dskreett otmont ysteemanalyysn Laboratoro Teknllnen korkeakoulu Ar-Pekka Perkkö ovelletun matematkan tutkasemnaar Kevät 28 sältö Robustn lneaarsen kokonasluku- sekä sekalukuotmontongelman
Esitä koherentin QAM-ilmaisimen lohkokaavio, ja osoita matemaattisesti, että ilmaisimen lähdöstä saadaan kantataajuiset I- ja Q-signaalit ulos.
Sgnaalt ja järjestelmät Laskuharjotukset Svu /9. Ampltudmodulaato (AM) Spektranalysaattorlla mtattn 50 ohmn järjestelmässä ampltudmodulaattorn (AM) lähtöä, jollon havattn 3 mpulssa spektrssä taajuukslla
Uuden eläkelaitoslain vaikutus allokaatiovalintaan
TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemanalyysn laboratoro Mat-2.108 Sovelletun matematkan erkostyö Uuden eläkelatoslan vakutus allokaatovalntaan Tmo Salmnen 58100V Espoo, 14. Toukokuuta 2007 Ssällysluettelo Johdanto...
4. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman
4. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento 7..008 Thomas Hackman 4. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus Akasarja-anals 4. Tähtteteellsten
Painotetun metriikan ja NBI menetelmä
Panotetun metrkan ja NBI menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät / 1 Estelmän ssältö Paretopsteden generont panotetussa metrkossa Panotettu L p -metrkka Panotettu L -metrkka el panotettu Tchebycheff -metrkka
Epätäydelliset sopimukset
Eätäydellset somukset Matt Rantanen 15.4.008 ysteemanalyysn Laboratoro Teknllnen korkeakoulu Estelmä 16 Matt Rantanen Otmonton semnaar - Kevät 008 Estelmän ssältö Eätäydellset somukset ja omstusokeus alanén
3. Datan käsittely lyhyt katsaus
3. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento..0 Thomas Hackman HTTPK I, kevät 0, luento 3 3. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus
3 Tilayhtälöiden numeerinen integrointi
3 Tlayhtälöden numeernen ntegront Alkuarvotehtävässä halutaan ratkasta lopputla xt f ) sten, että tlayhtälöt ẋ = fx,u, t) toteutuvat, kun alkutla x 0 on annettu Tlayhtälöden numeernen ntegront vodaan suorttaa
ler-modern isaatio * d *r n ax* *neäemw & rffi rffi # Sch ind Schindler {4ssxisä tu\*vmisu a**r3 \mj**nt rei
ler-modern saato {4ssxsä tu\*vmsu a**r3 \mj**nt Sch nd re * d *r n ax* *neäemw & rff rff # - " Schndler e,}:r:?tr,::.}a:::.?r!=+,t:",:2-:r?:.+rp;,,..*,. 21/:4?:&rä1 1tt''f &t!:/t F:*?: Haluatko hssstäs
Naulalevylausunto LL13 Combi naulalevylle
LAUSUNTO NRO VTT-S-0361-1 1 (5) Tilaaja Tilaus Yhteyshenilö Lahti Levy Oy Asonatu 11 15100 Lahti 7.4.01 Simo Jouainen VTT Expert Services Oy Ari Kevarinmäi PL 1001, 0044 VTT Puh. 00 7 5566, ax. 00 7 7003
Tavoitteet skaalaavan funktion lähestymistapa eli referenssipiste menetelmä
Tavotteet skaalaavan funkton lähestymstapa el referensspste menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 Estelmän ssältö Panotetun metrkan ongelmen havatsemnen Referensspste menetelmän dean esttely Referensspste
on määritelty tarkemmin kohdassa 2.3 ja pi kohdassa 2.2.
SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 7.8.08 (7) Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV. Täydennyskerron b 6 Nätä laskentakaavoja sovelletaan täydennyskertomen,
LIGNIININ RAKENNE JA OMINAISUUDET
16006 LIGNIININ RAKENNE JA INAISUUDET Hlatomen nmeämnen γ 16006 6 α 1 β 5 3 4 e Lgnnn prekursort (monomeert) Lgnnn bosyntees e e e Peroksdaasn ja vetyperoksdn läsnäollessa prekursorsta muodostuu resonanssstablotu
Naulalevylausunto Kartro PTN naulalevylle
LAUSUNTO NRO VTT-S-04256-14 1 (6) Tilaaja Tilaus Yhteyshenilö ITW Construction Products Oy Jarmo Kytömäi Timmermalmintie 19A 01680 Vantaa 18.9.2014 Jarmo Kytömäi VTT Expert Services Oy Ari Kevarinmäi PL
Yksikköoperaatiot ja teolliset prosessit
Ykskköoperaatot ja teollset prosesst 1 Ylestä... 2 2 Faasen välnen tasapano... 3 2.1 Neste/höyry-tasapano... 4 2.1.1 Puhtaan komponentn höyrynpane... 4 2.1.2 Ideaalnen seos... 5 2.1.3 Epädeaalnen nestefaas...
KOKONAISRATKAISUT YHDESTÄ PAIKASTA
KOKONAISRATKAISUT YHDESTÄ PAIKASTA Monpuolset järjestelmät varastontn ja tuotantoon TUOTELUETTELO 2009 Kappale D Varasto- ja hyllystövältasot vältasot optmaalsta tlankäyttöä varten SSI SCHÄFER: n varasto-
Olkoot X ja Y riippumattomia satunnaismuuttujia, joiden odotusarvot, varianssit ja kovarianssi ovat
Mat-.3 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. harjoituset Mat-.3 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. harjoituset / Rataisut Aiheet: Avainsanat: Satunnaismuuttujat ja todennäöisyysjaaumat Kertymäfuntio
Vakuutusmatematiikan sovellukset 20.11.2008 klo 9-15
SHV-tutinto Vauutusmatematiian sovelluset 20.11.2008 lo 9-15 1(7) Y1. Seuraava tauluo ertoo vauutusyhtiön masamat orvauset vahinovuoden ja orvausen masuvuoden muaan ryhmiteltynä (tuhansina euroina): Vahinovuosi
10.5 Jaksolliset suoritukset
4.5 Jaksollset suortukset Tarkastellaa tlaetta, jossa asakas tallettaa pakktllle tostuvast yhtäsuure rahasumma k aa korkojakso lopussa. Asakas suorttaa talletukse kertaa. Lasketaa tlllä oleva pääoma :e
Yrityksen teoria. Lari Hämäläinen S ysteemianalyysin. Laboratorio. Teknillinen korkeakoulu
Yrtyksen teora Lar Hämälänen.1.003 Yrtys Organsaato, joka muuttaa tuotantopanokset tuotteks ja tom tehokkaammn kun sen osat erllään Yrtys tenaa rahaa myynthnnan sekä ostohnnan ja aheutuneden kustannuksen
r i m i v i = L i = vakio, (2)
4 TÖRMÄYKSET ILMATYYNYPÖYDÄLLÄ 41 Erstetyn systeemn sälymslat Kun kaks kappaletta törmää tosnsa ne vuorovakuttavat keskenään tetyn ajan Vuorovakutuksella tarkotetaan stä että kappaleet vahtavat keskenään
Hyrynsalmen kunta, jäljempänä kunta. Laskutie 1, 89400 HYRYNSALMI. Kohde sijaitsee Hallan Sauna- nimisessä kiinteistössä.
VUOKRASOPIMUS 1.1 Sopjapuolet Hyrynsalmen kunta, jäljempänä kunta. Laskute 1, 89400 HYRYNSALMI Hallan Sauna Oy (y-tunnus: 18765087) CIO Tl- Tekno Oulu Oy Kauppurnkatu 12, 90100 OULU 1.2 Sopmuksen kohde
Järjestäjien opas. nuorille
n Vä 2 1 0 2 s n r Järjesäjen ops nore VÄLITUNTITURNAUS 1.-12.10.2012 Nore päärooss, opej en! Noren Somen j SLU-eden oemn vänmpnjn voeen on vod ojen nns vänomn j sää noren oss omnnn järjesämsessä. Yäojen
Monte Carlo -menetelmä
Monte Carlo -menetelmä Helumn perustlan elektron-elektron vuorovakutuksen laskemnen parametrsodulla yrteaaltofunktolla. Menetelmän käyttökohde Monen elektronn systeemen elektronkorrelaato oteuttamnen mulla
SOVELLUSOHJELMAT HARJOITUSTYÖ
SOVELLUSOHJELMAT HARJOITUSTYÖ 5.2.2006 Tejät: Mtt Näsä (000000) Rmo Vomsto (0000001) Ssäysetteo 1.Johdto...1 2.Mtä tttt?...3 3.Johtoäätöset...4 4.Lähteet...4 1.Johdto Työssä tttt 16 32 eöste stoje htoj
Talousmatematiikan perusteet
vä9 / orms.3 Talousmatmatiian prustt 6. harjoitus, viio 9 45...3.9 L Ma A R5 Ti 4 6 F453 R Ma 4 F453 L To 8 A R Ma 6 8 F453 R6 To 4 F4 R3 Ti 8 F45 R7 P 8 F453 R4 Ti 4 F453 R8 P F453. Las intgraalit a 6x
Mat /Mat Matematiikan peruskurssi C3/KP3-I Harjoitus 2, esimerkkiratkaisut
Harjotus, esmerkkratkasut K 1. Olkoon f : C C, f(z) z z. Tutk, mssä pstessä f on dervotuva. Ratkasu 1. Jotta funkto on dervotuva, on sen erotusosamäärän f(z + ) f(z) raja-arvon 0 oltava olemassa ja ss
SU/Vakuutusmatemaattinen yksikkö (5)
SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 0..06 (5) Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV. Täydennyskerron b 6 Nätä laskentakaavoja sovelletaan täydennyskertomen,
ER-kaaviot. Ohjelmien analysointi. Tilakaaviot. UML-kaaviot (luokkakaavio) Tietohakemisto. UML-kaaviot (sekvenssikaavio) Kirjasto
Ohelmen analsont Ohelmen kuvaamnen kaavolla ohelmen mmärtämnen kaavoden avulla kaavoden tuottamnen ohelmasta Erlasa kaavotppeä: ER-kaavot, tlakaavot, UML-kaavot tetohakemsto vuokaavot (tarkemmn) Vuoanals
8 USEAN VAPAUSASTEEN SYSTEEMIN VAIMENEMATON PAKKOVÄRÄHTELY
Värähelymeaa 8. 8 USEAN VAPAUSASEEN SYSEEMIN VAIMENEMAON PAKKOVÄRÄHELY 8. Normaalmuoomeeelmä Usea vapausasee syseem leyhälöde (7.) raaseme vaa aava (7.7) a (7.8) homogeese yhälö ylese raasu { } lsäs paovomaveora
2.8 Mallintaminen ensimmäisen asteen polynomifunktion avulla
MAB Matemaattisia malleja I.8. Mallintaminen ensimmäisen asteen.8 Mallintaminen ensimmäisen asteen polynomifuntion avulla Tutustutaan mallintamiseen esimerien autta. Esimeri.8. Määritä suoran yhtälö, un
13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit
68 3. Leaarset esmmäse kertaluvu dfferetaalsysteemt Tarkastelemme systeemejä () x () t = A() t x() t + b () t, jossa matrs A kertomet ja b ovat välllä I jatkuva. Jatkuve vektorarvoste fuktode avaruutta
Rahastoonsiirtovelvoitteeseen, perustekorkoon ja vakuutusmaksukorkoon liittyvät laskentakaavat ja periaatteet
SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 3..209 (7) Rahastoonsrtovelvotteeseen, perustekorkoon ja vakuutusmaksukorkoon lttyvät laskentakaavat ja peraatteet Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV 2. Täydennyskerron
SU/Vakuutusmatemaattinen yksikkö (6)
SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 28.0.206 (6) Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV 2. Täydennyskerron b 6 Nätä laskentakaavoja sovelletaan
Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat:
Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset / Tehtävät Aheet: Avansanat: ypoteesen testaus. lajn vrhe,. lajn vrhe, arhaton test, ylkäysalue, ylkäysvrhe, ypotees,
Sähkön- ja lämmöntuotannon kustannussimulointi ja herkkyysanalyysi
Sähkön- ja lämmöntuotannon kustannussmulont ja herkkyysanalyys Pekka Nettaanmäk Osmo Schroderus Jyväskylän ylopsto Tetoteknkan latos 2010 1 2 Tvstelmä Raportn tarkotuksena on esttää pelkstetyn matemaattsen
Pyörimisliike. Haarto & Karhunen.
Pyörmslke Haarto & Karhunen www.turkuamk.f Pyörmslke Lttyy jäykän kappaleen pyörmseen akselnsa ympär Pyörmsenerga on pyörmsakseln A ympär pyörvän kappaleen osasten lke-energoden summa E r Ek mv mr mr www.turkuamk.f
Yrityksellä on oikeus käyttää liketoimintaansa kunnan kanssa määriteltyä Hallan Saunan piha-aluetta.
VUOKRSOPMUS 1.1 Sopjapuolet Hyrynsalmen kunta, jäljempänä kunta. Laskute 1, 89400 HYRYNSALM Hallan Sauna Oy (y-tunnus: 18765087) CO Tl-Tekno Oulu Oy Kauppurnkatu 12, 90100 OULU 1.2 Sopmuksen kohde Hallan
Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4
TKK (c) lkka Melln (005) Koesuunnttelu TKK (c) lkka Melln (005) : Mtä opmme? Tarkastelemme tässä luvussa seuraavaa kysymystä: Mten varanssanalyysssa tutktaan yhden tekän vakutusta vastemuuttujaan, kun
Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-.04 Tlastollsen analyysn perusteet, evät 007. luento: Johdatus varanssanalyysn S ysteemanalyysn Laboratoro Ka Vrtanen Kertaus: ahden rppumattoman otosen t-test () () Perusjouo oostuu ahdesta ryhmästä
Markov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut)
J. Vrtamo Lkenneteora a lkenteenhallnta / Markov-prosesst 1 Markov-prosesst (Jatkuva-akaset Markov-ketut) Tarkastellaan (statonaarsa) Markov-prosessea, oden parametravaruus on atkuva (yleensä aka). Srtymät
MITTAKAAVA 1: C-1 AK VL C-1 C-1 VL-1 PY C-1 C-1. AK saa C-3 C-2. T/kem Autopaikkaoik. tilalle 8:68 polkutieoik. tilalle 8:68 lev 2m
6 Ti tiloill :19, 8:62, 8:68, 8:130 8: ja o J oo 3 a ri ä n ti 6820000 - K 3 ti r ati 6820000 i tilall 8:13 0-9 - Tio Autopaia tilall 8:68 poluti tilall 8:68 2 l v to h 8-3 1-2 6 joh o a v-09 1-3 2-6 T/
. C. C Kirjoitetaan sitten auki lineaarisuuden määritelmän oikea puoli: αt{i c1 } + βt{i c2 } = α
SMG-00 Pranals II Ehdotuset harjotusen s ratasus Jotta järjestelmän lneaarsuutta psttään tarastelemaan, on ensn muodostettava htes järjestelmän ssäänmenon ja ulostulon vällle Tällä ertaa tuo htes saadaan
Kuluttajahintojen muutokset
Kuluttajahntojen muutokset Samu Kurr, ekonomst, rahapoltkka- ja tutkmusosasto Tutkmuksen tausta ja tavotteet Tavaroden ja palveluden hnnat evät muutu jatkuvast, vaan ovat ana jossan määrn jäykkä lyhyellä
3.5 Generoivat funktiot ja momentit
3.5. Generovat funktot ja momentt 83 3.5 Generovat funktot ja momentt 3.5.1 Momentt Eräs tapa luonnehta satunnasmuuttujan jakaumaa, on laskea jakauman momentt. Ne määrtellään odotusarvon avulla. Määrtelmä
COULOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT
COUOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT SISÄTÖ: Coulombn voma Sähkökenttä Coulombn voman a sähkökentän laskemnen pstevaaukslle Jatkuvan vaauksen palottelemnen pstevaauksks
= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2
HY / Matematka ja tlastotetee latos Tlastolle päättely II, kevät 28 Harjotus 3A Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoot Y,, Y ja Nθ, ) Osota, että T T Y) Y 2 o parametr gθ) θ 2 harhato estmaattor Laske
KAUNIAISTEN KAUPUNKI MYY TARJOUSTEN PERUSTEELLA OMATOIMISEEN RAKENTAMISEEN PIENTALOTONTIN OSOIT- TEESSA ALPPIKUJA 2
KAUNIAISTEN KAUPUNKI GRANKULLA STAD KAUNIAISTEN KAUPUNKI MYY TARJOUSTEN PERUSTEELLA OMATOIMISEEN RAKENTAMISEEN PIENTALOTONTIN OSOIT- TEESSA ALPPIKUJA Myyä Kauniaisten aupuni, Kauniaistentie, 0700 Kauniainen.
MALLIVASTAUKSET S Fysiikka III (EST) (6 op) 1. välikoe
MALLIVASTAUKSET S-4.7 Fysa III (EST) (6 op). väloe 7..7. Astassa on, µmol vetyä ( ) ja, µg typpeä ( ). Seosen lämpötla on K ja pane, Pa. Lase a) astan tlavuus, b) vedyn ja typen osapaneet ja c) moleyylen
5. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman
5. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento 7.4.006 Thomas Hackman 5. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus Akasarja-anals 5. Tähtteteellsten
KAUNIAISTEN KAUPUNKI MYY OMATOIMISEEN RAKENTAMI- SEEN PIENTALOTONTIN OSOITTEESSA ALPPIKUJA 2
KAUNIAISTEN KAUPUNKI GRANKULLA STAD KAUNIAISTEN KAUPUNKI MYY OMATOIMISEEN RAKENTAMI- SEEN PIENTALOTONTIN OSOITTEESSA ALPPIKUJA Myyjä: Kauniaisten aupuni, Kauniaistentie 0, 0700 Kauniainen. Myytävä tontti:
Konttorikonemiehet Oy
m m Konttorionemiehet Oy MALLISTO 2011-2012 Konttorionemiehet Oy Hintoihin sisältyy alv 23 %. Voimassa 31.1.2012 saaa Kaii hinnat voimassa 31.1.2012 saaa. Eri turvaluoat toimistopapereille Konttorionemiehet
Törmäysten havaitseminen tietokoneanimaatiossa. Jyrki Rasku
Törmäysten havatsemnen tetooneanmaatossa Jyr Rasu Tamereen ylosto Tetoenästtelyteteden latos Tetoenästtelyo / Vuorovauttenen tenologa Pro gradu -tutelma Elouu 003 Tamereen ylosto Tetoenästtelyteteden latos
SYMBOLIVIRHETODENNÄKÖISYYDESTÄ BITTIVIRHETODENNÄKÖISYYTEEN
SYMBOLIVIRHETODENNÄKÖISYYDESTÄ BITTIVIRHETODENNÄKÖISYYTEEN Miten modulaation P S P B? 536A Tietoliienneteniia II Osa 4 Kari Käräinen Sysy 05 SEP VS. BEP D-SIGNAALIAVARUUDESSA Kullein modulaatiolle johdetaan
Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-2.204 Tlastollsen analyysn perusteet, kevät 2007 5. luento: Tlastollnen rppuvuus ja korrelaato Ka Vrtanen Muuttujen välsten rppuvuuksen analysont Tlastollsssa analyysessä tutktaan usen muuttujen välsä
Pyramidi 3 Analyyttinen geometria tehtävien ratkaisut sivu 139 Päivitetty a) 402 Suplementtikulmille on voimassa
Pyramidi Analyyttinen geometria tehtävien rataisut sivu 9 Päivitetty 9..6 4 a) 4 Suplementtiulmille on voimassa b) a) α + β 8 α + β 8 β 6 c) b) c) α 6 6 + β 8 β 8 6 β 45 β 6 9 α 9 9 + β 8 β 8 + 9 β 7 Pyramidi
TEHOKASTA KYTKENTÄTEKNIIKKAA VAIN BALSILTA
201 TEHOKASTA KYTKENTÄTEKNIIKKAA Mrnont no@-sotuu. www.-sotuu. pu. 0207 81 260 VAIN BALSILTA Bls Fnln /o KK-Säötuu Oy 1V 4 4 4 230V 6 9 9 400V 9 6 6 00V 7 7 7 0-300Hz > 0V 301-00Hz > 0V 2 2 2 Sslnen Bls
Todennäköisyyslaskenta IIa, syys lokakuu 2019 / Hytönen 1. laskuharjoitus, ratkaisuehdotukset
Todennäöisyyslasenta IIa, syys loauu 019 / Hytönen 1. lasuharjoitus, rataisuehdotuset 1. ( Klassio ) Oloot A ja B tapahtumia. Todista lasuaavat (a) P(A B) P(A) + P(B \ A), (b) P(B) P(A B) + P(B \ A), (c)